该项目通过以下技术方案实现高效的多词生成：
基础实现机制::
采用自回归方式循环预测下一个token，核心代码结构：while token != "<|end_of_text|>":
next_token = model.predict(current_seq)
current_seq.append(next_token)
每个迭代步骤执行完整的嵌入→注意力计算→前馈网络→输出预测流程。
关键优化技术::
1. KV-Cache：缓存已计算的关键值向量，避免重复计算
2. 维度批处理：示例中展示如何保持[批大小×序列长度×隐藏层]的合理形状
3. 停止条件：预设最大生成长度或结束符检测
Practice Recommendations::
- pass (a bill or inspection etc)max_seq_len参数控制内存消耗
- utilizationtorch.no_grad()上下文减少计算开销
– 对比启用/禁用KV-Cache时的生成速度差异
该项目特别强调理解自回归生成与训练阶段的前向传播差异，这是掌握LLM推理的关键认知。
This answer comes from the articleDeepdive Llama3 From Scratch: Teaching You to Implement Llama3 Models From ScratchThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 项目如何实现和优化多词生成过程？
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